零售業(yè)的未來：從物流進(jìn)化到AI賦能——訪上海海鼎信息工程股份有限公司CEO兼總經(jīng)理蔣作梁

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在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與消費(fèi)模式巨變的雙重驅(qū)動下，中國零售業(yè)正經(jīng)歷深度重構(gòu)，物流與供應(yīng)鏈成為變革核心。本刊專訪海鼎CEO兼總經(jīng)理蔣作梁，圍繞零售線上線下融合、物流信息化演進(jìn)、AI賦能供應(yīng)鏈等核心話題，探討行業(yè)趨勢與未來方向，解讀技術(shù)如何重塑零售物流的效率與體驗(yàn)。

本刊記者 喜崇彬

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮與消費(fèi)模式劇變的雙重驅(qū)動下，中國零售業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的重構(gòu)。從線上線下融合的“全渠道”常態(tài)，到物流環(huán)節(jié)由“人力密集型”向“技術(shù)密集型”的跨越，再到人工智能（AI）從概念走向核心決策層，零售行業(yè)的每一個細(xì)胞都在發(fā)生深刻變革。

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日前，本刊記者對上海海鼎信息工程股份有限公司（以下簡稱“海鼎”）CEO兼總經(jīng)理蔣作梁先生進(jìn)行專訪，深入探討了零售業(yè)宏觀趨勢、物流信息化的演進(jìn)路徑以及AI如何重塑供應(yīng)鏈的未來。他指出，未來的零售競爭不再是單純的規(guī)模之爭，而是效率與體驗(yàn)的博弈；物流不再僅僅是成本中心，而是驅(qū)動商業(yè)創(chuàng)新的核心引擎；而AI將把供應(yīng)鏈管理從“被動響應(yīng)”推向“主動預(yù)測”的新高度。

蔣作梁

上海海鼎信息工程股份有限公司CEO兼總經(jīng)理

零售新紀(jì)元：線上線下不再是“二選一”

記者：如今零售業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的變化和重構(gòu)，一方面消費(fèi)者消費(fèi)習(xí)慣發(fā)生快速變化，另一方面數(shù)字技術(shù)、AI等新興技術(shù)給行業(yè)發(fā)展注入全新理念。您如何看待零售行業(yè)正在經(jīng)歷的這些變化？這些變化又是如何傳導(dǎo)至供應(yīng)鏈和物流領(lǐng)域的？

蔣作梁：這是一個非常好的切入點(diǎn)。我對此有著一些觀察和領(lǐng)悟，因?yàn)槲宜诘暮６緲I(yè)務(wù)一直專注于零售流通領(lǐng)域，包括生鮮食品、超市、便利店，以及像泡泡瑪特、名創(chuàng)優(yōu)品這樣的百貨潮玩業(yè)態(tài)。在這個范圍內(nèi)，我觀察到的第一個根本性變化，就是線上與線下的邊界正在徹底消融。

過去行業(yè)里總有人爭論“未來是線上的天下，還是線下的天下”，但現(xiàn)在這已經(jīng)不是一個選擇題。線上和線下并存且各自發(fā)揮所長，已成為客觀存在并將長期持續(xù)的格局。

零售企業(yè)門店銷售的熟食產(chǎn)品愈發(fā)豐富

線上的核心優(yōu)勢在于“無限貨架”和“極致效率”。消費(fèi)者可以通過搜索、種草等方式找到任何個性化商品，而且對時效性的要求越來越高。以前電商講究“三日達(dá)”，現(xiàn)在是“次日達(dá)”“當(dāng)日達(dá)”，甚至是“小時購”和外賣。比如，我在外地開會覺得冷，可以馬上通過閃購買一件衣服，這種即時性需求已經(jīng)成為常態(tài)。

而線下的價值則回歸到“體驗(yàn)”與“情緒”。線下門店不僅提供短保鮮食這種線上難以完美交付的商品，更可提供情緒價值。當(dāng)你走進(jìn)泡泡瑪特的門店，那種沉浸式的氛圍和摸到實(shí)物的觸感，是線上圖片無法替代的?，F(xiàn)在的便利店甚至提出“一日五餐”的概念，從早餐到宵夜，用鮮食（如關(guān)東煮、包子、現(xiàn)煮面）來解決消費(fèi)者全時段的飲食需求，這也是在追求極致的效率和便利性。

記者：來自零售端的變革，給物流運(yùn)作帶來怎樣的挑戰(zhàn)？

蔣作梁：挑戰(zhàn)是巨大的，主要體現(xiàn)在兩個維度：標(biāo)準(zhǔn)化和拆零比。

為了實(shí)現(xiàn)流通效率的提升，物流必須將非標(biāo)品轉(zhuǎn)化為標(biāo)品。以前很多生鮮、異形商品很難處理，現(xiàn)在通過包裝和重量的標(biāo)準(zhǔn)化，大幅提升流轉(zhuǎn)效率。更顯著的變化是“拆零比”的飆升。早年超市物流多是整托、整箱出貨，拆零比例可能只有10%至30%。但現(xiàn)在，由于線上訂單的碎片化和線下小時購的需求，部分超市的拆零比例已高達(dá)90%。

永輝物流工作人員正通過掃碼槍對零售商品進(jìn)行掃碼分揀作業(yè)

這意味著什么？意味著現(xiàn)在的零售物流系統(tǒng)必須具備極高的小件處理能力。以前是“整進(jìn)整出”，現(xiàn)在是“整進(jìn)零出”甚至“零進(jìn)零出”。為應(yīng)對這種變化，我們在倉庫里看到自動分播墻拍燈式揀選等新技術(shù)的應(yīng)用。物流不再僅僅是搬運(yùn)，而是要在極短的時間內(nèi)，將成千上萬個SKU精準(zhǔn)組合成一個個微小的訂單，送達(dá)消費(fèi)者手中。

信息化進(jìn)階：從“煙囪林立”到“整體協(xié)同”

記者：物流系統(tǒng)效率的提升，離不開信息技術(shù)的支撐。海鼎在零售信息化領(lǐng)域深耕多年，您能否回顧一下零售信息化發(fā)展經(jīng)歷了怎樣的歷程？現(xiàn)在的趨勢又是什么？

蔣作梁：回首海鼎走過的30多年，我認(rèn)為零售信息化發(fā)展經(jīng)歷了“合—分—合”的螺旋上升過程。

第一階段是“全面但粗糙”的集成期。早在20世紀(jì)90年代末至21世紀(jì)初，我們做系統(tǒng)講究“大而全”。一套ERP系統(tǒng)涵蓋進(jìn)銷存所有功能，雖然面面俱到，但在每個細(xì)分模塊上的深度不夠，就像是一個萬金油，能解決有無問題，但無法解決精細(xì)化的問題。

第二階段是“解耦與專業(yè)化”的拆分期。隨著業(yè)務(wù)發(fā)展，很多企業(yè)發(fā)現(xiàn)通用系統(tǒng)無法滿足特定需求。因此，系統(tǒng)開始被拆解，如促銷獨(dú)立成為PMS系統(tǒng)，會員獨(dú)立成為CRM系統(tǒng)，處理財(cái)務(wù)、合同等的信息系統(tǒng)也紛紛獨(dú)立。這一階段涌現(xiàn)出很多垂直領(lǐng)域的軟件公司，他們把某個點(diǎn)做得非常深、非常精。同時，這也帶來“煙囪式”架構(gòu)的問題——系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)不通，形成一個個“孤島”。

第三階段也就是當(dāng)下，是“微服務(wù)架構(gòu)下的整體解決方案”時期。我們意識到，供應(yīng)鏈管理必須“一以貫之”。如果前端銷售和后端的物流各管各的，整體效率一定受制于最短的那塊木板。因此，海鼎的策略是通過微服務(wù)架構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)API接口以及數(shù)據(jù)中臺，將那些解耦的專業(yè)模塊重新整合成一個有機(jī)整體。

記者：對于零售企業(yè)來說，這種“整體解決方案”的核心價值在哪里？

蔣作梁：核心價值在于全局最優(yōu)，而非局部最優(yōu)。很多公司只做WMS（倉儲管理系統(tǒng)），不管前面的訂單怎么來，也不管后面的運(yùn)輸怎么走。但海鼎提供的是從前端預(yù)測、供應(yīng)商管理（SRM）、訂單管理（OMS）、倉儲管理（WMS）到運(yùn)輸管理（TMS）的全鏈路方案。

我們通過數(shù)據(jù)中臺，把不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)抽取、融合，讓數(shù)據(jù)在各個環(huán)節(jié)自由流動。比如，銷售預(yù)測的數(shù)據(jù)可以直接指導(dǎo)倉庫的備貨策略，倉庫的實(shí)時庫存又能反饋給前端進(jìn)行銷售限制。這種整體協(xié)調(diào)性，是單一功能軟件無法比擬的。當(dāng)然，我們也不是封閉的，對于非核心的業(yè)務(wù)（如小程序搭建），我們會與微盟等合作伙伴共贏，但在核心供應(yīng)鏈邏輯上，我們必須保證思想的統(tǒng)一和數(shù)據(jù)的貫通。

物流技術(shù)跨越：從“走萬步”到“機(jī)器人自跑”

記者：具體到物流作業(yè)現(xiàn)場，從您接觸的客戶案例來看，近十幾年零售物流的硬件和流程發(fā)生了哪些變化？

蔣作梁：變化可以用“天翻地覆”來形容，近十幾年間經(jīng)歷了從1.0時代到3.0時代不斷進(jìn)化。如果把時間撥回2007年之前，那時的物流是純粹的“體力活”。

1.0時代：人找貨，靠腿跑。那時候我們幫可的便利店做系統(tǒng)，需要用ARIS建模來計(jì)算揀貨員一天要走多少公里。揀貨員拿著紙質(zhì)表單，在倉庫里來回奔波，一天走幾萬步是常態(tài)。優(yōu)化的重點(diǎn)僅僅是通過ABC分類法，把高頻商品放在離出口近一點(diǎn)的地方。

2.0時代：工具輔助，掃碼作業(yè)。后來引入RF槍（手持終端），揀貨員不再需要紙單，掃碼確認(rèn)即可。接著出現(xiàn)了自動分揀線和電子標(biāo)簽（DPS）系統(tǒng)。我記得早期的電子標(biāo)簽揀貨，一小時大概能處理600至700個商品，這在當(dāng)時已經(jīng)是效率的飛躍。

3.0時代：貨到人，機(jī)器協(xié)作。這就是我們現(xiàn)在所處的時代。AGV（自動導(dǎo)引車）、AMR（自主移動機(jī)器人）、四向穿梭車等成為主角。

• 貨到人：不再是人去找貨，而是AGV機(jī)器人把貨架頂過來，或者用料箱機(jī)器人把箱子背過來。

• 密集存儲：利用立體貨架和穿梭車，使空間利用率大幅提升。

• 效率奇跡：現(xiàn)在的拆零分揀系統(tǒng)，結(jié)合自動化設(shè)備，一小時可以處理1300至1400個商品，效率比早期翻了一倍還多。

我還見過日本的分播墻技術(shù)，50個周轉(zhuǎn)箱往那一放，相機(jī)“咔嚓”一拍，一秒鐘就可完成箱子與門店的綁定，完全取代人工掃碼。這種對效率的極致追求，正是現(xiàn)代物流的核心特征。

記者：除了庫內(nèi)作業(yè)，我們也注意到客戶對“倉外”的需求在增加，比如多倉協(xié)同。在這方面，海鼎是否也有探索和布局？

蔣作梁：沒錯。隨著零售企業(yè)跨區(qū)域發(fā)展，單倉作戰(zhàn)已成歷史?，F(xiàn)在的客戶非常關(guān)注多倉協(xié)同、庫存共享、智能調(diào)撥以及運(yùn)輸管理（TMS）。海鼎也順勢布局了OMS、TMS和BMS（計(jì)費(fèi)系統(tǒng)），幫助客戶實(shí)現(xiàn)從“點(diǎn)”的管理到“網(wǎng)”的運(yùn)營。特別是共享倉模式的興起，讓倉庫不僅是成本中心，更可以通過服務(wù)第三方貨主變成利潤中心。

AI賦能核心：從“被動補(bǔ)貨”到“主動經(jīng)營預(yù)測”

記者：如今，人工智能（AI）成為各方關(guān)注的熱點(diǎn)。您認(rèn)為，AI在零售物流中可起到什么作用？與傳統(tǒng)的信息化有什么本質(zhì)區(qū)別？

蔣作梁：這是一個非常關(guān)鍵的問題。我們要區(qū)分狹義的AI（如大語言模型）和廣義的AI（包含大數(shù)據(jù)、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)）。在物流和供應(yīng)鏈領(lǐng)域，我們更多使用的是廣義的AI。

傳統(tǒng)的信息化系統(tǒng)是“被動響應(yīng)”的。比如早期的智能補(bǔ)貨，是基于“上下限”邏輯：庫存低于下限時，系統(tǒng)觸發(fā)補(bǔ)貨指令補(bǔ)到上限。這完全是由庫存減少這一結(jié)果來驅(qū)動的。

全新的AI銷售預(yù)測和智能補(bǔ)貨系統(tǒng)助力零售銷售提升

而AI賦能的系統(tǒng)是“主動預(yù)測”的，這主要體現(xiàn)在兩方面：

第一，銷售預(yù)測的質(zhì)變。我們現(xiàn)在利用AI算法，整合天氣、節(jié)假日、促銷活動等80多個參數(shù)，對未來銷量進(jìn)行預(yù)測。更重要的是，我們引入了強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）。這就好比一個新手店員，剛開始叫貨可能不準(zhǔn)，但通過不斷對比預(yù)測值和實(shí)際銷售值，AI會自我調(diào)整、自我進(jìn)化。它沒有人類的情緒波動，不會疲勞，只要數(shù)據(jù)喂養(yǎng)得當(dāng)，其判斷會比最經(jīng)驗(yàn)豐富的店長更穩(wěn)健。

第二，庫存管理的深化。以前我們只管理“當(dāng)前庫存”，現(xiàn)在我們要管理“預(yù)期庫存”和“未來可用庫存”。比如奶粉的預(yù)售、牛奶的月卡訂閱，這些業(yè)務(wù)意味著未來的庫存已經(jīng)被賣掉了。人腦很難同時計(jì)算當(dāng)前庫存和未來多日的動態(tài)變化，但AI可以輕松搞定。它能告訴你：“下周三的實(shí)際可用庫存是多少”，從而指導(dǎo)提前進(jìn)行補(bǔ)貨或調(diào)撥。

記者：這是否意味著，AI算法的核心競爭力在于對行業(yè)理解的深度？

蔣作梁：完全正確。AI不是魔法，它需要高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)和對業(yè)務(wù)邏輯的深刻理解。為什么有些通用的預(yù)測軟件效果不好？因?yàn)樗鼈儾欢闶鄣膹?fù)雜性。海鼎的算法模型是基于30多年積累的行業(yè)Know-how訓(xùn)練出來的。比如，在處理生鮮損耗、保質(zhì)期管理、多業(yè)態(tài)混合作業(yè)時，我們的算法能考慮到這些特有因子。

此外，AI還在庫內(nèi)作業(yè)中發(fā)揮作用，比如無人叉車的自動歸集、機(jī)械臂的自動碼垛。但在我看來，AI最大的價值不在于替代體力，而在于提升管理效率。硬件解決了“怎么做更快”，AI則解決了“做什么更對”。

應(yīng)對多變模式：軟件定義物流的“柔性”力量

記者：零售行業(yè)的商業(yè)模式變化極快，從社區(qū)團(tuán)購到硬折扣店，再到閃電倉。面對這種不確定性，軟件系統(tǒng)如何應(yīng)對？

蔣作梁：這正是中國本土軟件公司的優(yōu)勢所在。零售是一個腦力密集型且變化極快的行業(yè)。業(yè)務(wù)創(chuàng)新往往在前，系統(tǒng)固化在后。當(dāng)盒馬嘗試新的會員店模式，或者社區(qū)團(tuán)購?fù)蝗槐l(fā)時，企業(yè)需要的是能夠快速響應(yīng)的技術(shù)伙伴。

如果是代理國外的SAP或Oracle系統(tǒng)，一個定制需求可能需要等待半年甚至更久，且費(fèi)用高昂。而海鼎擁有眾多具有自主知識產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)品和一大批行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的研發(fā)、實(shí)施人員，我們可以深入客戶的業(yè)務(wù)場景，快速進(jìn)行客制化開發(fā)和迭代。

這就引出“軟件定義物流”，或者我更愿意稱之為“軟件支持物流”的理念。下一代物流系統(tǒng)必須具備“柔性”和“冗余”。

• 多業(yè)態(tài)支持：一套WMS系統(tǒng)應(yīng)該能同時支持超市、便利店、電商、批發(fā)等多種業(yè)態(tài)模型。今天客戶做零食，明天想做批發(fā)，系統(tǒng)不需要推倒重來，只需通過配置切換模型即可。

• 功能冗余與開放：客戶現(xiàn)在可能只用到系統(tǒng)60%的功能，但當(dāng)他們未來想要開展“二步越庫”或“生鮮加工”業(yè)務(wù)時，系統(tǒng)里已經(jīng)預(yù)埋這些能力，隨時可以啟用。

我們不僅要提供系統(tǒng)，還要培養(yǎng)客戶自身的信息化能力，讓他們能夠自主開倉、自主配置。這種開放性，是應(yīng)對未來不確定性的唯一解藥。

未來愿景：以人為本的智慧物流

記者：最后請您展望一下，構(gòu)建下一代的零售智能物流系統(tǒng)，我們應(yīng)該關(guān)注什么？有什么建議給行業(yè)的同行和甲方伙伴？

蔣作梁：我想用四個字來總結(jié)未來的方向：以人為本。

智能物流機(jī)器人的應(yīng)用讓零售物流中心運(yùn)作進(jìn)入“貨到人”新階段

無論技術(shù)如何進(jìn)步，物流終究是為人服務(wù)的。首先，讓人更輕松。過去的物流是辛苦的，從業(yè)者面臨高強(qiáng)度的體力勞動。未來的系統(tǒng)、機(jī)器人、AI，都應(yīng)該致力于把人從繁重、枯燥、重復(fù)的勞動中解放出來。比如，用AGV代替人走路，用AI代替人算數(shù)。其次，讓人更有尊嚴(yán)。通過數(shù)智化手段，實(shí)現(xiàn)計(jì)件考核的透明化、公平化，讓員工的每一份付出都能被精準(zhǔn)記錄和回報。最后，共同成長。軟件公司不能閉門造車，必須與客戶、同行甚至跨界伙伴保持交流。我們要保持謙遜的學(xué)習(xí)態(tài)度，將行業(yè)前沿的實(shí)踐沉淀到產(chǎn)品中，再反哺給客戶。

未來的物流系統(tǒng)，不僅僅是冷冰冰的機(jī)器和代碼，而應(yīng)是有溫度的。它應(yīng)該在提升商業(yè)效率的同時，關(guān)懷每一個從業(yè)者的體驗(yàn)。這不僅是技術(shù)的勝利，更是人文關(guān)懷的體現(xiàn)。

結(jié)語

通過本次與海鼎股份蔣作梁先生的深度對話，我們能夠感受到：零售業(yè)在技術(shù)賦能下，其發(fā)展仍有廣闊空間和無限可能。但這也注定零售業(yè)的未來，將是一場關(guān)于效率與溫情的雙重修行。

物流已不再是零售的幕后配角，而是驅(qū)動商業(yè)進(jìn)化的核心引擎。從“人找貨”到“貨找人”，從“被動補(bǔ)貨”到“主動預(yù)測”，技術(shù)的每一次躍遷，都在重新定義商業(yè)的邊界。當(dāng) AI 學(xué)會了像老店長一樣思考，當(dāng)機(jī)器人承擔(dān)了最繁重的搬運(yùn)，當(dāng)軟件系統(tǒng)能夠像水一樣隨形而變，零售業(yè)將迎來一個更加高效、靈活且充滿人文關(guān)懷的新時代。

在這個時代，技術(shù)是手段，商業(yè)是舞臺，而人永遠(yuǎn)是主角。讓我們期待，在 AI 與物流的雙輪驅(qū)動下，中國零售業(yè)能書寫出更加輝煌的篇章，讓每一份商品都能以更優(yōu)的路徑、更快的速度、更暖的溫度，抵達(dá)消費(fèi)者的手中。

———— 物流技術(shù)與應(yīng)用融媒 ————

編輯、排版：王茜

本文內(nèi)容源自，有刪改。

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